import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('数据爬虫/未来48小时.csv',index_col=0)
df2 = pd.read_csv('数据爬虫/过去24小时.csv',index_col=0)
df4 = pd.read_csv('数据爬虫/过去30天.csv',index_col=0)
cart = ['长春市','白山市','白城市','吉林市','辽源市','松原市','四平市','通化市','延边朝鲜族自治州']
df4.columns =  cart
df4.to_csv("数据清洗和分析/吉首省过去30天的空气质量.csv")
df3 = pd.read_csv('数据爬虫/未来15天.csv',index_col=0)
df3.drop(df3.tail(9).index,inplace=True)
df3.drop(df3.head(1).index,inplace=True)
df3.to_csv("数据清洗和分析/吉首省未来5天的空气质量.csv")
df3 = pd.read_csv('数据爬虫/未来15天.csv',index_col=0)
df3.drop(df3.tail(1).index,inplace=True)
df3.to_csv("数据清洗和分析/吉首省未来14天的空气质量.csv")

data = []
index = df2.index.tolist()
print(index)
for i in range(len(index)):
    a = np.array(df2.loc[index[i]].tolist()).mean().round(2)
    if a<50:
        data.append("优")
    elif a<100:
        data.append("良")
    elif a<150:
        data.append("轻度")
    elif a<200:
        data.append("中度")
    elif a<300:
        data.append("重度")
    else:
        data.append("严重")
df2['状况'] = data
df2.to_csv("数据清洗和分析/吉首过去24小时空气状况.csv")